5月24至25日，第七届全国高校大数据与人工智能教学研讨会在厦门举行。本届研讨会由教育部高等学校计算机类专业教育指导委员会主办，厦门大学信息学院承办，旨在搭建专业的大数据与人工智能教学交流平台，汇聚全国高校大数据与人工智能教学精英力量，共同探讨大数据与人工智能专业和课程体系建设，为加快推进全国高校大数据与人工智能教学发展贡献力量。会议采用线上线下相结合的形式，来自全国200多所院校的350余名教师到现场参加了本次研讨会，1.2万余人次观看了大会直播。
厦门大学教务处副处长陈雪芬，人民邮电出版社总经理李海涛，复旦大学、西安交通大学、北京理工大学、北京航空航天大学、东南大学、南开大学、同济大学、大连理工大学、北京邮电大学、浙江工业大学、厦门大学等高校的11位大数据与人工智能教学知名专家，以及来自国内知名大数据与人工智能企业的3名业界专家出席会议。厦门大学信息学院计算机科学与技术系副教授林子雨主持会议。
陈雪芬致欢迎词，向与会来宾介绍了厦门大学大数据教学基本情况。李海涛展示了人民邮电出版社大数据系列教材，并期望国内出版机构在未来不断加深与高校大数据教师之间的合作与交流，涌现出更多能够满足高校大数据专业建设需求的优质教材。
北京航空航天大学人工智能研究院常务副院长李波教授结合科教融合和北航人工智能本科专业培养方案，介绍了如何培养掌握现代科学基础理论、具有交叉学科知识的一流人工智能科学家和具有科学家素养的一流人工智能工程师，并结合产教融合和卓越工程师培养，介绍了如何开展校企协同育人，培养高水平工程应用型人才，提高学生分析解决问题能力和实践能力。
浙江工业大学国家级教学名师王万良教授围绕人工智能通识课程的主要教学目标和国家一流课程的建设内涵，介绍了人工智能通识课程的教育理念、教学内容、教学方法、教学资源以及人工智能课程思政教学方法，从而使得课程内容具有前沿性和时代性，教学形式体现先进性和互动性，课程实验更具探究性和个性化。
东南大学计算机科学与工程学院院长、软件学院院长、人工智能学院执行院长张敏灵教授结合东南大学人工智能专业的建设实践，从专业培养方案优化、创新实践活动开展、人工智能交叉虚拟教研室建设、双学士学位专业建设、人工智能通识教育教学等方面，探讨了如何加强人工智能专业的内部建设，以及如何更好发挥对外作用。
西安交通大学在人工智能专业建设上，结合工科优势和学科特色，构建了跨学科课程体系，注重理论与实践结合，提供丰富实践平台。通过校企合作和产学研用融合，培养创新型人才，取得显著成果。西安交通大学人工智能学院院长助理刘剑毅副教授介绍了西安交通大学人工智能本科专业教育培养体系的设计思路，并解读和分析了人工智能培养体系的建立与实施情况。
南开大学人工智能学院副院长许静教授介绍了南开大学人工智能学院在智能类专业人才培养方面的探索，从课程设置、思政案例、科研引领、产教融合、国际化等方面，给出了具体的培养路径。
复旦大学大数据学院致力于大数据相关的科学研究、人才培养和产业创新。在学科建设方面，大数据学院注重交叉融合，将计算机科学、数学、统计学等多个学科领域的知识和技术进行有效整合，形成了具有鲜明特色的学科体系。复旦大学大数据学院副院长陈钊研究员介绍了复旦大学大数据学院及数据科学与大数据技术专业在学科建设和专业发展方面的实践经验与成果。
大连理工大学经济管理学院副院长李先能教授介绍了大连理工大学经济管理学院大数据管理与应用专业建设小组如何聚焦于大数据驱动的管理决策领域，从0到1地搭建大数据与智能决策新兴交叉学科基础设施平台、学术交流平台、产教融合平台、科教创新平台和研发落地平台，为全校师生开展人工智能和大数据相关产教研工作提供有力支持和保障，同时还介绍了大数据管理与应用专业学生如何深入开展产学研用培养。
同济大学数据科学与大数据技术专业于2022年成功入选国家一流本科专业建设点。面向数据科学与大数据技术国际学术前沿，根据国家大数据战略部署，结合上海市人工智能科创中心建设，该专业以小规模、高起点、重基础、强创新、融应用等特点进行系统建设，形成了具有同济特色的数据科学与大数据技术人才培养模式，即“一体两翼双引擎”创新人才培养模式。同济大学数据科学与大数据技术专业负责人苗夺谦教授介绍了同济大学的数据科学与大数据技术专业建设情况。
针对大数据教学普遍存在的“课程思政难融入、知识体系易过时、工程实际易脱离、学生实践易畏难、综合培养难落实”问题，北京邮电大学计算机学院大数据技术系列课程教学团队历经7年，实施10余项教改项目，持续探索新时代大数据卓越工程师特色培养方案，开展了一系列形式丰富、特色突出的大数据人才培养创新实践。北京邮电大学青年教学名师鄂海红教授分享了教学团队在“基础实验×综合实训×创新实践”大数据教学体系建设方面的探索与实践。
为促进学生综合素质和国际竞争力提升，同时有力支撑卓越拔尖人才培养，北京理工大学自2022年开始启动中文课、全英文（双语）课和慕课三位一体的“聚能课程”专项建设。北京理工大学自动化学院模式识别与智能系统研究所副所长高琪副教授以“模式识别”聚能课程中三类课程的共同特征和差异要素为出发点，分享了课程团队在线上、线下及混合式课程建设中的理论探索与实践经验，为相关课程的教师、教学管理人员和教学研究人员提供参考。
2012年前后，全国高校大数据教学普遍存在“缺课程、缺资源（教材、数字化教学内容、实验平台、实训环境等）、缺师资”问题。厦门大学信息学院大数据教学团队是国内最早开始大数据教学实践的团队之一，已经发展成为全国高校大数据教学领域的一支重要力量。项目成果在人才培养、课程建设与社会服务方面取得了显著成效，在国内高校起到了重要的示范作用。厦门大学林子雨副教授分享了厦门大学在大数据系列课程、教材、数字化教学资源和师资培养方面的探索与实践。
本届研讨会为全国高校大数据与人工智能课程教师搭建了专业的沟通和交流平台，先进的大数据与人工智能教学理念和方法得以充分共享和快速传播，有效促进了高校大数据与人工智能教学水平的进一步提升。精心的会务组织工作更是获得了与会代表的高度肯定。厦门大学信息学院已承办了7届研讨会，有效提升了学院大数据与人工智能教学在全国高校中的知名度和影响力，有利于进一步深化我院与国内其他高校的交流与合作。
来源：厦门大学信息学院
